• 제목/요약/키워드: Co-occurrence word analysis

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연관규칙 기반 동시출현단어 분석을 활용한 기술경영 연구 주제 네트워크 분석 (Exploring the Research Topic Networks in the Technology Management Field Using Association Rule-based Co-word Analysis)

  • 전익진;이학연
    • 기술혁신연구
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    • 제24권4호
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    • pp.101-126
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    • 2016
  • 본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

4대 해외 패션 컬렉션의 디자인 key-word 비교분석 - 2018년 패션 컬렉션을 중심으로 - (Comparative analysis on design key-word of the four major international fashion collections - focus on 2018 fashion collection -)

  • 김새봄;이은숙
    • 한국의상디자인학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.109-119
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    • 2019
  • The purpose of this study is to examine fashion trends and the direction of the four fashion collections by analyzing the design key-words of the four major international fashion collections in 2018. The data of this study was collected by extracting the key-words from Marie Claire Korea in 2018, with the total of the collected data numbering 2,144. The data was analyzed by text mining using the R program and word-cloud, and a co-occurrence network analysis was conducted. The results of this study are as follows: First, the key-words of fashion collection designs in 2018 were fringe and ruffle detail, silk and denim fabric, vivid color, stripe and check pattern, pants suit item, and oversized silhouette, focusing on romanticism and sport. Second, seasonal characteristics of the fashion collections were pastel colors in S/S, primary and vivid colors in F/W. Details were embroidery and cutouts in S/S, patchwork and fringe in F/W. Third, the design trends of the four major fashion collections were presented in the Paris collection: stripes, check patterns, embroidery, lace, tailoring, draping, romanticism, and glamor. In the Milan collection, checks, prints, denim, and minidresses reflected sport and romanticism. The London collection included fringe, ruffles, floral patterns, flower patterns, and romanticism. The New York collections included vivid colors, neon colors, pastel colors, oversize silhouettes, bodysuits, and long dresses.

Topic Modeling Analysis of Social Media Marketing using BERTopic and LDA

  • YANG, Woo-Ryeong;YANG, Hoe-Chang
    • 산경연구논집
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    • 제13권9호
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    • pp.37-50
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    • 2022
  • Purpose: The purpose of this study is to explore and compare research trends in Korea and overseas academic papers on social media marketing, and to present new academic perspectives for the future direction in Korea. Research design, data and methodology: We used English abstract of research paper (Korea's: 1,349, overseas': 5,036) for word frequency analysis, topic modeling, and trend analysis for each topic. Results: The results of word frequency and co-occurrence frequency analysis showed that Korea researches focused on the experiential values of users, and overseas researches focused on platforms and content. Next, 13 topics and 12 topics for Korea and overseas researches were derived from topic modeling. And, trend analysis showed that Korean studies were different from overseas in applying marketing methods to specific industries and they were interested in the short-term performance of social media marketing. Conclusions: We found that the long-term strategies of social media marketing and academic interest in the overall industry will necessary in the future researches. Also, data mining techniques will necessary to generate more general results by quantifying various phenomena in reality. Finally, we expected that continuous and various academic approaches for volatile social media is effective to derive practical implications.

A Study on Leadership Trends from the Perspective of Domestic Researcher's Using BERTopic and LDA

  • Sung-Su, SHIN;Hoe-Chang, Yang
    • 동아시아경상학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.53-71
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    • 2023
  • Purpose - This study aims to find clues necessary for the direction of leadership development suitable for the current situation by exploring the direction in which leadership has been studied from the perspective of domestic researchers, along with the arrangement of leadership theories studied in various ways. Research design, data, and methodology - A total of 7,425 papers were obtained due to the search, and 5,810 papers with English abstracts were used for analysis. For analysis, word frequency analysis, word clouding, and co-occurrence were confirmed using Python 3.7. In addition, after classifying topics related to research trends through BERTopic and LDA, trends were identified through dynamic topic modeling and OLS regression analysis. Result - As a result of the BERTopic, 14 topics such as 'Leadership management and performance' and 'Sports leadership' were derived. As a result of conducting LDA on 1,976 outliers, five topics were derived. As a result of trend analysis on topics by year, it was confirmed that five topics, such as 'military police leadership' received relative attention. Conclusion - Through the results of this study, a study on the reinterpretation of past leadership studies, a study on LMX with an expanded perspective, and a study on integrated leadership sub-factors of modern leadership theory were proposed.

LSA모형에서 다의어 의미의 표상 (Representation of ambiguous word in Latent Semantic Analysis)

  • 이태헌;김청택
    • 인지과학
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    • 제15권2호
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    • pp.23-31
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    • 2004
  • 잠재의미분석은 단어 의미를 동일한 맥락 (문장/문서) 하에서 동시에 제시되는 단어들의 공기성(co-occurence)으로 정의한다. 이 분석에서 한 단어는 맥락들을 대표하는 측들로 구성된 다차원 상의 한 점으로 표상 되며, 단어 의미는 각 단어가 맥락 속에서 등장한 빈도로 정의된다. 이 다차원 의미공간은 SVD를 통하여 차원이 축소되어 추상된 의미를 표상 한다. 이 연구는 다의어의 표상이 가능하도록 LSA를 발전시켰다. 제안된 LSA는 축에 대한 해석이 가능하도록 축의 회전을 도입하였으며 다의어 표상을 가능하게 하였다. 시뮬레이션에서는, 먼저 LSA에 의해 산출된 단어-맥락 빈도표에서 다의어를 포함하고 있는 문서들만을 재 수집한 다음 문서들을 다의어 의미별로 분류하였다. 두 번째 단계에서는 다의어의 특정의미에 대한 표상을 분류된 단어-맥락 빈도표에서 비해당 의미에 대한 맥락들을 제거한 후 LSA를 적용하여 구성하였다. 시뮬레이션 결과는 다의어의 의미들을 LSA가 표상 할 수 있음을 보여주었다. 이는 축회전을 포함한 LSA가 다의어 다중의미를 표상 할 수 있고 실용적인 측면에서 웹검색 엔진에도 적용될 수 있음을 시사한다.

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우수 아파트단지 취재기사에서의 관리상의 논점 - 탐방기사를 이용한 언어통계학적 내용분석 - (Issues on Articles Covering Outstanding Management of Apartment Complexes - Content Analysis of Newspaper Reports with Lexical Statistics -)

  • 최정민;강순주
    • 한국주거학회논문집
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    • 제17권4호
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    • pp.131-143
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    • 2006
  • Nowadays, diverse mass media discovers and introduces outstanding management cases of apartment complexes to induce vital competitions of constructors and active participation of residents to apartment management. This study statistically analyzed the management issues of outstanding apartment complexes that have been introduced by mass media with lexical criteria to examine the characteristics of their exemplary management. The key issues of outstanding apartment management are summarized as: efficient management of convenient facilities for residents, community activities based on residents' participation, and maintenance of pleasant living environments through transparent management. Also, the result of the relation arrangement of co-occurrence word from a Social Network Analysis included three key concepts of multi-family housing management - Maintenance Management, Operating Management, and Community Life Management - with emphasis on 'residents' and 'apartment complexes.' However, Operating Management was relatively deemphasized.

종속격 정보를 적용한 동사 의미 중의성 해소 (Verb Sense Disambiguation using Subordinating Case Information)

  • 박요셉;신준철;옥철영;박혁로
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제18B권4호
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    • pp.241-248
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    • 2011
  • 동형이의어는 여러 가지 의미를 가진 단어를 의미한다. 문장의 의미를 이해하기 위해서는 필수적으로 문장에 포함된 동형이의어의 의미를 결정해야 한다. 기존의 단어 의미 중의성 연구들은 공기 빈도를 기반으로 해결하였다. 하지만, 동사의 경우에는 정확도 향상을 위해서 격 정보가 중요하다. 왜냐하면, 동사 동형이의어의 의미는 행위의 주체나 객체에 따라 결정되어서 종속격(목적격, 부사격, 보격) 정보가 필요하며, 동사동형이의어 의미마다 서로 다른 격 정보가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 한국어 격 정보를 적용한 동사 의미 중의성 해소를 제안한다. 격정보는 표준국어대사전에 명시된 조사 정보를 이용하였다. 실험은 고빈도 동형이의어 12개를 대상으로 하였으며, 실험결과 정확도가 기존의 97.3%에서 98.7%로 1.34% 향상되었다. 이는 원래의 오류율을 2.7%에서 1.3%으로 절반정도 줄였다.

빅데이터 기반한 미세플라스틱 지적네트워크 분석 (Microplastics Intellectual Network Analysis based on Bigdata)

  • 김영희;장관종
    • 융합정보논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.239-259
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    • 2022
  • 2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.

텍스트마이닝과 동시출현단어분석을 이용한 한국, 중국, 일본의 우제목 연구 동향 분석 (The Tresnds of Artiodactyla Researches in Korea, China and Japan using Text-mining and Co-occurrence Analysis of Words)

  • 이병주;김백준;이제민;어수형
    • 한국환경생태학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.9-15
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    • 2019
  • 우제목은 짝수 개의 발굽을 갖는 포유동물로 다양한 종이 전 세계적으로 광범위하게 서식하고 있다. 최근 국내에서는 멧돼지, 고라니와 같은 야생 우제목 동물에 의한 농작물 피해, 로드킬 등의 급증과 산양, 사향노루 등 일부 종의 개체수 급감으로 사회적 관심을 받고 있다. 그러나 이러한 사회적 관심에도 불구하고 우제목 관련 국내 연구는 매우 부족하며, 국내 우제목의 연구 동향 분석도 이루어지지 않아 실질적인 문제점을 파악하는데 어려움이 있다. 최근 연구 동향분석에 있어 텍스트마이닝과 동시출현단어분석은 연구 문헌들에서 나타나는 주요 단어들을 추출하고 단어들 간의 연관성을 정량화하는데 활용되고 있으며, 연구 주제의 분류에 있어 객관성을 증가시킨다. 본 연구에서는 텍스트마이닝과 동시출현단어분석을 통해 한국, 중국, 일본 3국의 우제목 연구 논문을 분석하고 국가별 연구 주제를 비교하여, 국내 우제목 연구에서의 부족한 점과 향후 필요한 점을 알아보고자 하였다. 각 국가별로 우제목과 관련된 연구 논문을 검색하여 수집한 665편의 논문들에 대한 텍스트마이닝 결과, 총 199개 단어가 추출되었다. 추출된 단어들에 대한 동시출현단어분석 결과 3개의 단어군이 형성되었다. 각 단어군에 포함된 단어들을 살펴본 결과, 단어군1은 "서식환경/생태", 단어군2는 "질병", 단어군3은 "보전유전학/분자생태"와 관련 있는 것으로 판단된다. 국가별로 각 단어군의 비율을 살펴본 결과, 중국과 일본은 비교적 고른 단어군 비율을 나타낸 반면, 한국은 "질병"과 관련된 단어군2의 비율이 69%로 상당히 큰 편중을 나타내었다. 연도에 따른 각 단어군별 단어수 회귀 분석 결과에서도 중국과 일본은 3개의 단어군에 해당하는 단어수가 시간 경과에 따라 비교적 고르게 증가하였지만, 한국은 단어군2의 증가율이 나머지 단어군의 5배 이상을 나타냈다. 국내 우제목 연구는 중국과 일본에 비해 질병과 관련된 연구 위주로 진행된 것으로 판단되며, 서식 특성, 행동, 분자생태를 포함한 연구는 매우 적게 수행된 것으로 판단된다. 향후 국내 야생 우제목 동물에 의한 피해 조절과 멸종위기종 보호를 위한 합리적인 정책 수립을 위해, 야생 우제목에 대한 생태 연구를 집중적으로 실시하여 기초생태 자료를 축적시켜 나가야 할 것이다.

딥러닝 자동 분류 모델을 위한 공황장애 소셜미디어 코퍼스 구축 및 분석 (Building and Analyzing Panic Disorder Social Media Corpus for Automatic Deep Learning Classification Model)

  • 이수빈;김성덕;이주희;고영수;송민
    • 정보관리학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.153-172
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    • 2021
  • 본 연구는 공황장애 말뭉치 구축과 분석을 통해 공황장애의 특성을 살펴보고 공황장애 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동 분류 모델을 만들고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어에서 수집한 공황장애 관련 문헌 5,884개를 정신 질환 진단 매뉴얼 기준으로 직접 주석 처리하여 공황장애 경향 문헌과 비 경향 문헌으로 분류하였다. 이 중 공황장애 경향 문헌에 나타난 어휘적 특성 및 어휘의 관계성을 분석하기 위해 TF-IDF값을 산출하고 단어 동시출현 분석을 실시하였다. 공황장애의 특성 및 증상 간의 관련성을 분석하기 위해 증상 빈도수와 주석 처리된 증상 번호 간의 동시출현 빈도수를 산출하였다. 또한, 구축한 말뭉치를 활용하여 딥러닝 자동 분류 모델 학습 및 성능 평가를 하였다. 이를 위하여 최신 딥러닝 언어 모델 BERT 중 세 가지 모델을 활용하였고 이 중 KcBERT가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 공황장애 관련 증상을 겪는 사람들의 조기 진단 및 치료를 돕고 소셜미디어 말뭉치를 활용한 정신 질환 연구의 영역을 확장하고자 시도한 점에서 의의가 있다.